NIRS结合TQ软件对氯化铵掺假牛奶定量分析

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1.1 材料

1.1.1 原料及主要试剂。

蒙牛纯牛奶（批号1P20160720 AQ0321：52），购于淄博大润发超市；三氯乙酸（20160308）、氯化铵（批号：20151010），购于国药集团化学试剂有限公司；去离子水为实验室自制。

1.1.2 主要仪器设备。

Nicolet 6700傅立叶变换近红外光谱分析仪（配有Antaris透射分析和光纤分析系统）、ST 16R低温冷冻离心机，美国Thermo Scientific公司；BSM 220.4电子天平（0.000 1 g），上海卓精电子科技有限公司；SY 5200台式超声波清洗机，上海声源超声波仪器设备有限公司；HH-4数显恒温水浴锅，金坛市鑫鑫实验仪器有限公司；78-1磁力加热搅拌器，上海上登实验设备有限公司；Ominic 8.2.0.387光谱处理软件、TQ Analyst 8.0.0.245建模软件，美国Thermo Scientific公司。

1.2 样品的制备

为了定量分析牛奶中氯化铵的含量，同时为了扩大样本的适用性和代表性，该试验配制了含量1～20 g/L的氯化铵牛奶掺假样本。试验设计方面，设置了20个浓度梯度、3个平行样本、3个空白样本，共计63个样本，其中掺假样本具体如表1所示。为了保留标准牛奶的各項原始浓度，该试验对合格牛奶样品和掺假牛奶样品均未做稀释处理。分别使用分析天平称量氯化铵粉末于样品瓶中，然后加入100 mL牛奶，超声振荡2 min待用。

同时使用15%三氯乙酸对掺假牛奶进行前处理，5 mL掺假牛奶加入15 mL 15%三氯乙酸溶液。超声振荡2 min，然后10 000 r/min 4 ℃条件下离心10 min，取上清液作为待测液。

1.3 近红外光谱的采集

1.3.1 漫反射模块近红外光谱采集。

样品在测试环境稳定30 min，仪器开机后提前预热30 min，利用SabIR漫反射光纤采集近红外光谱，设置扫描范围10 000～4 000 cm-1，Attenuator选择Empty，Gain选择1×，采样间隔8 cm-1，采样次数32次，采用扣除内置参考背景。

1.3.2 透射模块近红外光谱采集。

样品在测试环境稳定30 min，仪器开机后提前预热30 min，利用Antaris透射分析模采集近红外光谱，样品管厚度为1 mm，设置扫描范围10 000～4 000 cm-1，Actuator选择C，Gain选择1×，采样间隔16 cm-1，采样次数32次，使用空白牛奶作为背景，每次采集牛奶样品光谱后采集背景样品作为背景，消除试验中仪器飘逸的影响。

2 结果与分析

2.1 近红外光谱图谱

使用Nicolet 6700傅立叶变换近红外光谱分析仪漫反射光纤分析模块采集的60条氯化铵掺假牛奶图谱如图1所示，使用Nicolet 6700傅立叶变换近红外光谱分析仪透射分析模块采集的60条氯化铵掺假牛奶图谱如图2所示。

2.2 校正集和验证集的选择

应用TQ Analyst 8.0.0.245软件，由计算机从60份样品中挑选出50份具有代表性的样品作为校正集，其余10份样品作为验证集，用于建立氯化铵含量定量分析模型，结果如表2所示。验证集中氯化铵含量在校正集含量范围之内，此校正集和验证集可用于氯化铵定量分析模型的建模和检验。

2.3 不同建模方法的比较

该试验使用经典最小二乘法（Classical Least Squares，CLS）、逐步多元线性回归（Step-wise Multi Linear Rgression，SMLR）、主成分回归（Principal Component Regression，PCR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares，PLS）分别建立漫反射采集氯化铵含量定量分析模型和透射采集氯化铵含量定量分析模型，以均方根校正标准差（RMSEC）、均方根预测标准差（RMSEP）、相关系数（R2）为指标筛选建模方法，结果显示，漫反射采集氯化铵含量定量分析模型PLS法模型参数较优，数据见表3；透射采集氯化铵含量定量分析模型PLS法模型参数较优，数据见表4。

2.4 光谱预处理

无论透射还是漫反射采集到的近红外光谱，均很难从中鉴别出来某种化学成分的相关光谱。为了改善光谱特征和补偿基线偏移，不同预处理的光谱预处理样品物理性质的差异会引起光谱基线和斜率等的变化，因此在建立近红外模型之前，常运用化学计量学软件对样品原始光谱进行预处理[12]。该试验通过一阶导数（Frist derivative）、二阶导数（Second derivative）、SG平滑（Savitzky-golay filter）、Norris平滑（Norris derivative filter）对漫反射采集氯化铵含量定量分析模型和透射采集氯化铵含量定量分析模型的近红外光谱图进行预处理，以RMSEC、RMSEP及R2为综合指标，考察不同预处理方法对其模型的影响。最终确定漫反射采集氯化铵含量定量分析模型的近红外光谱预处理方法为无处理，数据见表5；透射采集氯化铵含量定量分析模型的近红外光谱预处理方法为一阶导数+Norris平滑，数据见表6。

2.5 建模波段数影响

在建立模型时需要选择建模波段以调整模型的准确性。表7和表8分别显示了不同光谱范围对漫反射采集氯化铵含量定量分析模型和对透射采集氯化铵含量定量分析模型的影响。由表7和8可知，漫反射采集氯化铵含量定量分析模型的最佳建模波段为10 000～5 750 cm-1，透射采集氯化铵含量定量分析模型的最佳建模波段为8 600～5 700 cm-1。

2.6 模型主成分数的选择

在建立近红外模型时，主成分数对模型实际预测能力有很大的影响，若主成分数选择过少，就不能充分反映被测组分所产生的光谱信息，从而导致模型预测准确度下降；若主成分数选择过多，会导致过拟合现象，从而导致模型预测能力下降。该研究以交叉验证均方根（root mean square error of cross validation，RMSECV）为指标，选取最佳的建模成分数。最终，确定用于漫反射采集氯化铵含量定量分析建模选择主成分数是10，用于透射采集氯化铵含量定量分析建模选择主成分数是9（图3）。

2.7 异常点剔除

剔除模型中的异常值也是优化数学模型的一项技术。该研究采用传统的马氏距离法（Mahalanobis Distance Method），比较剔除异常点前后模型参数，最终漫反射采集氯化铵含量定量分析模型剔除3个异常点，剔除后模

型RMSEC、R2、RMSEP分别为0.076 1、0.991 4、0.587 0；透射采集氯化铵含量定量分析模型剔除4个异常点，剔除后模型RMSEC、R2、RMSEP分别为0.032 4、0.998 4、0.049 8。

2.8 定量模型的建立

通过Ominic 8.2.0.387和OriginPro 9.0软件对近红外光谱图进行处理，TQ Analyst 8.0.0.245软件进行模型建立及IBM SPSS Statistics 20.0.0软件进行数据分析，最终采用PLS建立了漫反射采集氯化铵含量定量分析模型，该模型采用无处理，10 000 ～5 750 cm-1光谱范围，主成分数为9，剔除3个异常点，具体模型如图4所示。以预测值与参考值的比值为预测回收率，漫反射氯化铵含量定量分析模型平均回收率为135.940 3%。

采用PLS建立了透射氯化铵含量定量分析模型，该模型采用一阶导数+Norris平滑，8 600～5 700 cm-1光谱范围，主成分数为10，剔除4个异常点，具体模型见图5。以预测值与参考值的比值为预测回收率，透射氯化铵含量定量分析模型平均回收率为107.607 4%。

3 结论

无处理的氯化铵掺假牛奶经过漫反射光纤模块扫描，近红外光谱不经过处理，在10 000～5 750 cm-1光谱范围建模，选择主成分数为9，使用PLS建立模型。最终RMSEC、R2、RMSEP分别为0.076 1、0.991 4、0.587 0。漫反射氯化铵含量定量分析模型平均回收率为135.940 3%。

经过三氯乙酸前处理的掺假牛奶经过透射模块扫描，近红外光谱通过一阶导数+Norris平滑，在8 600～5 700 cm-1光谱范围建模，选择主成分数为10，使用PLS建立模型。最终RMSEC、R2、RMSEP分别为0.032 4、0.998 4、0.049 8。透射氯化铵含量定量分析模型平均回收率为107.607 4%。

漫反射氯化铵含量定量分析模型和透射氯化铵含量定量分析模型都可以对牛奶中氯化铵含量进行定量分析；经过三氯乙酸前处理后，通过透射采集建立的透射氯化铵含量定量分析模型更加可靠准确，可以用于牛奶中氯化铵掺假检测，为进一步研究牛奶中其他掺假检测奠定基础。

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